本书是为应用数学专业、数学专业、概率统计专业、信息与计算科学专业本科大学生和非数学专业的硕士生学习数理统计而编写的教材。主要内容有：抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析与正交试验设计、线性回归模型。本书每章末附有习题，书后附有答案。本书可供应用数学专业，数学专业、概率统计专业、信息与计算科学专业大学生和非数学专业的研
《概率论与数理统计》在编排上分成两部分：第一大块为概率论部分，包括随机事件及其概率、随机变量与分布函数、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理五部分，其中也掺杂一些数理统计的例子；第二大块为数理统计部分，包括数理统计的基本概念、参数估计和假设检验三部分，所选例子大部分来自生产或生活实际，其中也
本书主要内容包括以下几个方面：参数估计、事件与概率、随机变量及其分布、随机向量及其分布、数字特征、极限定理、总体与样本、假设检验、方差分析初步、回归分析初步。除一般习题外，还提供了相当于考研水平的综合练习题。
《普通高等教育“十一五”国家级规划教材·南开大学数学教学丛书：概率论（第2版）》为南开大学数学教学丛书之一《概率论》的第二版。内容包括：事件与概率、随机变量、数学特征与特征函数、极限定理等。《普通高等教育“十一五”国家级规划教材·南开大学数学教学丛书：概率论（第2版）》是作者多年教学工作经验的总结，内容丰富，深入浅出，
《应用非参数统计》介绍非参数统计的基本概念和方法，其内容包括：预备知识，U统计量，基于二项分布的检验，列联分析，秩检验，检验的功效与渐近相对效率，概率密度估计，非参数回归。每一章内容都着重阐述非参数统计推断的一般处理技术和原则，并给出一些典型例子。各章后面的习题侧重于应用。《应用非参数统计》的特点是侧重于介绍非参数统计
《概率论与数理统计》共10章，主要包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、数字特征、随机向量及其分布、极限定理、数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析与方差分析、随机过程等内容。每节配备适量思考题，每章后配有足量习题，书后附有习题参考答案。各章安排了拓展阅读内容，供有需要或有兴趣的读者参考，可以帮助读者扩大知识
《概率论与数理统计(经管类普通高等教育十二五规划教材)》是编者陈灿在充分考虑了经管类专业对概率论与数理统计课程要求的基础上，结合自身多年的教学经验编写而成的。全书共8章，分别是随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基础知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析。其中标星
本书比较系统地介绍了数理统计的基本概念、基本原理和基本方法。全书共6章，内容包括样本与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析和数理统计的MATLAB命令实现。本书简明易懂，概念引入自然实用，易于教学。在讲述统计方法时，尽量采用图表形式，既减少篇幅，又易于学生理解和掌握。本书可作为高等学校工科各专业研究生和数学
《现代数学基础丛书：零过多数据的统计分析及其应用》系统介绍ZI数据和相关ZI模型的统计推断原理、方法和应用，内容主要包括：ZI模型参数的极大似然估计、Bayes估计、基于经典方法的影响诊断、基于K-L距离的Bayes影响诊断、ZI参数和散度参数的假设检验、ZI随机效应模型参数的极大似然和Bayes估计、基于经典方法的影
本书系统介绍线性混合模型和广义线性混合模型的基本理论和方法。主要包括两类模型的参数估计、假设检验、置信区域和统计诊断问题。重点是两类模型的统计诊断分析，采用数据删除方法研究两类模型影响点的探测问题，基于EM算法中的Q函数，来构建影响度量——广义Cook统计量，解决了一般方差结构的两类混合模型统计诊断的困难。
全书共9章，分为3部分。第1部分的2-4章是数学基础，介绍泊松点过程、强度估计及其克拉默-拉奥界。第2部分的5-7章是本书的重点，着眼于泊松点过程的三个重要应用主题，即断层成像、目标跟踪和分布感知，其中的目标跟踪内容反映了最新的研究进展。第3部分的8-9章给出了超越泊松点过程的其他点过程，作为进一步的研究方向。本书也反
杨万才主编的《概率论与数理统计(第2版)》共11章，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本知识、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析、Mathematica软件应用、常见的概率论与数理统计模型。各章配有一定数量的习题，书末附有习题选解与提示，并
《现代数据分析与信息模式识别》以“复杂数据—数据分析—模式识别”为主线，论述了现代数据分析与信息模式识别的基本理论和方法，旨在利用模糊集、粗糙集、粒度计算等不确定的理论与方法分析数据的内在特性、数据间的依赖关系、数据的分类分析与聚类分析、多元数据的矩阵模式分析，并用于知识的发现、识别、决策、对策及融合分析。主要内容包括
《线性混合效应模型引论》系统阐述了线性混合效应模型的基本理论、方法和应用，《线性混合效应模型引论》共12章，第1章通过实例引进各种线性混合效应模型.第2章讨论矩阵论方面的补充知识和线性模型的相关重要定理.第3章讨论线性混合效应模型的固定效应的估计.第4章讨论预测问题，第5-9章系统讨论混合效应模型的方差分量的基本方法与
非线性自回归模型是时间序列分析中一类重要的模型，而且和实际应用有密切关系。《非线性自回归模型的非参数方法及应用》用非参数方法系统深入地研究非线性自回归模型的基本理论、方法及应用，其中包括核估计的中心极限定理、自助估计法在非线性自回归模型中的应用、线性和非线性自回归模型阶的确定、欧式期权的非参数方法以及美式期权的非线性分
《试验设计方法》全面介绍了试验设计的原理、方法及应用。内容包括试验设计简介、方差分析、回归分析、正交设计、参数设计、均匀设计和响应曲面分析法，《试验设计方法》的特点是在介绍常用试验设计方法的同时，突出试验设计技术在工业生产与工程实际中的应用，《试验设计方法》章后附有适量习题，以供学生在学习、复习中使用。《试验设计方法》
本书内容包括随机事件与概率，随机变量（向量）及其分布，随机变量的数字特征，极限定理，抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析等。各章末均有习题，可作为高等院校（非数学专业）概率论与数理统计课程的教材或参考书，也可供具有高等数学知识的实际工作者的自学参考书。
《普通高等教育"十二五"规划教材•工科数学系列教材:概率论与数理统计》共11章，内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析和正交试验。每章最后有精心选配的习题用以巩固知识，书后附有参习
《概率论与数理统计》主要介绍概率论与数理统计的基本概念、原理和方法。以实际应用为背景，讲述力求简明通俗，突出概率统计课程理论学习与计算机运用相结合的特色，在规定的教学内容中加入简明实用的Excel函数命令和操作演示。内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念、
《概率论与数理统计》是编者（高志强）总结多年的教学实践经验，结合近年来本科毕业生面临就业困难，导致考研学生大量增加、硕士研究生逐年扩招的社会形势，并针对由于扩招导致的本科生学习能力下降的现状而编写的。本教材按照“概率论与数理统计”课程教学大纲的要求，在保证基本概念、基本理论与基本方法训练的前提下，注重概率统计知识综合运
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